第 17 天：Heroku Postgres：連接 LINE 聊天機器人

今天天氣已經沒像昨天那樣冷了，不過陽光依然被雲層遮著，老實說並不那麼適合外出散步。但依然有一件美好的事發生。我在路上碰到了一家人，你可以看的出來他們剛從教堂做完禮拜，爸爸、媽媽、小男孩、更有一個不僅幽默風趣，還可以幫你整理資料的 LINE 聊天機器人。

～節錄自《賴田捕手》第十六章

　　經過昨天的努力，我們已經學會透過 psycopg2 下達基本的 SQL 指令給 Heroku Postgres，藉此創建表格、存入(INSERT)資料、讀取(SELECT)資料、更新(UPDATE)資料、以及刪除(DELETE)資料。昨天與 psycopg2 相關的程式碼都是在 Jupyter Notebook 上執行的，讓我不禁覺得，這樣子操作資料真的是有點麻煩。有沒有辦法請 LINE 聊天機器人幫我們做到這些事呢？當然可以！
　　今天我們就來試試看，藉由向 LINE 聊天機器人發送訊息，讓他來幫助我們將一筆一筆的資料，新增進資料庫的表格當中。

將訊息轉換為符合資料庫表單的資料

　　狀況是這樣的：我會請草泥馬每天將訓練的菜單、訓練的開始時間跟結束時間回報給我，讓我方便記錄下來。因此，訊息的內容可能會長這樣：

9/25 草泥馬訓練紀錄：
藍道 肌力訓練 09:00-10:37
吉姆 嚼食訓練 11:01-12:30

　　還記得我們昨天創建的表格alpaca_training嗎？這個表格當中每一個欄位分別是這樣的：

[('record_no', 'integer'), ('alpaca_name', 'character varying'), ('training', 'character varying'), ('duration', 'interval'), ('date', 'date')]

　　我希望 LINE 聊天機器人能幫我將訊息做處理，變成適合放入我們昨天在資料庫裡創建的表格alpaca_training的格式，又因為第一欄'record_no'我們是將欄位的特徵定位為SERIAL，所以在我們輸入資料的時候，'record_no'會自動產生編號並幫我們編排下去。我們需要準備的資料，就只剩下'alpaca_name'、'training'、'duration'、和'date'，像下面這樣：

[('藍道', '肌力訓練', datetime.timedelta(seconds=5820), datetime.date(2019, 9, 25)),
 ('吉姆', '嚼食訓練', datetime.timedelta(seconds=5340), datetime.date(2019, 9, 25))]

　　之後，再藉由 psycopg2 將準備好的資料放入表格當中。

　　都明白目標了嗎？那麼就開始寫程式碼囉。首先，將 LINE 的訊息轉換成適合輸入資料庫的格式：

# 引入處理日期時間需要用到的套件
import datetime

def prepare_record(text):
    text_list = text.split('\n')
    
    month = text_list[0].split(' ')[0].split('/')[0]
    day = text_list[0].split(' ')[0].split('/')[1]
    d = datetime.date(datetime.date.today().year, int(month), int(day))
   
    record_list = []
    
    time_format = '%H:%M'
    
    for i in text_list[1:]:
        temp_list = i.split(' ')
        
        temp_name = temp_list[0]
        temp_training = temp_list[1]
        
        temp_start = datetime.datetime.strptime(temp_list[2].split('-')[0], time_format)
        temp_end = datetime.datetime.strptime(temp_list[2].split('-')[1], time_format)
        temp_duration = temp_end - temp_start
        
        record = (temp_name, temp_training, temp_duration, d)
        record_list.append(record)
        
    return record_list

　　假設我們傳送給LINE 聊天機器人的訊息，會以text這個參數進入到prepare_record()函數裡。上面那段程式碼，首先就是在做字串的拆解，因此我們前面學過關於字串的操作和一些特殊的功能，現在就可以派上用場了！接下來，為了處理時間相關的物件，我利用到了datetime這個套件，我們就來詳細看一看吧。

In [1]: temp_str = f"""今天：{datetime.date.today()}
        今年：{datetime.date.today().year}
        今月：{datetime.date.today().month}
        今日：{datetime.date.today().day}
        """
        print(temp_str)

　　既然套件的名字是叫做datetime，當然可以處理日期也能處理時間。而且最強大的其中一個功能是，只要你說清楚格式，它能幫你將字串物件一個不差的轉換成可以用在日期時間的資料：

In [2]: time_format = '%a %b %d %H:%M:%S %Y'
      temp_str = 'Wed Sep 25 20:05:00 2019'
      datetime.datetime.strptime(temp_str, time_format)

Out[2]: datetime.datetime(2019, 9, 25, 20, 5)

　　只要先把格式講清楚，strptime就能輕鬆幫你換成日期時間物件。再看一次：

In [3]: time_format = '%Y-%m-%d %H:%M:%S'
        temp_str = '2019-09-25 20:05:00'
        datetime.datetime.strptime(temp_str, time_format)

Out[3]: datetime.datetime(2019, 9, 25, 20, 5)

　　日期時間物件有什麼好處呢？有了日期時間物件，我們就能請 Python 幫我們算時間。請問 9 月 9 號到今天總共過了幾天？

In [4]: datetime.datetime.today()-datetime.datetime(2019, 9, 9)

Out[4]: datetime.timedelta(days=16, seconds=73042, microseconds=745102)

　　太仔細了！

　　經過字串的處理跟日期時間的計算，我們應該是將傳給 LINE 聊天機器人的訊息轉換成符合alpaca_training欄位需求的格式了。來看看成果吧：

In [5]: LINE_message = """9/25 草泥馬訓練紀錄：
        藍道 肌力訓練 09:00-10:37
        吉姆 嚼食訓練 11:01-12:30"""

        prepare_record(LINE_message)

Out[5]: [('藍道', '肌力訓練', datetime.timedelta(seconds=5820), datetime.date(2019, 9, 25)),
 ('吉姆', '嚼食訓練', datetime.timedelta(seconds=5340), datetime.date(2019, 9, 25))]

　　太好了，正是我們期望的資料！

將資料放入 Heroku Postgres

　　相信大家看過昨天 psycopg2 跟 SQL 的說明之後，應該都能寫出符合自己需求的方法。但有一件事需要注意，我們昨天都是在 Jupyter Notebook 上面操作 psycopg2，而今天我們將要把這些程式碼放到 Heroku 上並交由 Heroku 執行，因此用 psycopg2 連線到 Heroku Postgres 的程式碼寫法要更改一下：

In [6]: DATABASE_URL = os.popen('heroku config:get DATABASE_URL -a 你-APP-的名字').read()[:-1]
        conn = psycopg2.connect(DATABASE_URL, sslmode='require')

　　前幾天我們一直都是這樣來拿到屬於我們的DATABASE_URL，但放到 Heroku 上之後，在 Heroku 上只要輸入：

DATABASE_URL = os.environ['DATABASE_URL']
conn = psycopg2.connect(DATABASE_URL, sslmode='require')

　　就可以了。
　　那麼，將準備好的資料，放入 Heroku Postgres 的程式碼，看起來應該是這樣：

import os
import psycopg2

def line_insert_record(record_list):
    DATABASE_URL = os.environ['DATABASE_URL']

    conn = psycopg2.connect(DATABASE_URL, sslmode='require')
    cursor = conn.cursor()

    table_columns = '(alpaca_name, training, duration, date)'
    postgres_insert_query = f"""INSERT INTO alpaca_training {table_columns} VALUES (%s,%s,%s,%s)"""

    cursor.executemany(postgres_insert_query, record_list)
    conn.commit()

    message = f"恭喜您！ {cursor.rowcount} 筆資料成功匯入 alpaca_training 表單！"
    print(message)

    cursor.close()
    conn.close()
    
    return message

　　我將準備好的資料，以record_list的參數名稱放入line_insert_record()這個函數裡。若成功將record_list的資料放入 Heroku Postgres 當中的alpaca_training之後，回傳訊息恭喜我。
　　來實際的試一試吧：

圖一、有禮貌又會幫我們整理資料的 LINE 聊天機器人

　　恭喜您！

　　另外有個小建議，大家在把這段程式碼放入 LINE 聊天機器人的時候，可以試著讓 LINE 聊天機器人做判斷，用一個關鍵字去啟動prepare_record()，比如說像下面這樣：

if '草泥馬訓練紀錄' in event.message.text:
        
    try:
        record_list = prepare_record(event.message.text)
        reply = line_insert_record(record_list)

        line_bot_api.reply_message(
            event.reply_token,
            TextSendMessage(text=reply)
        )
            
    except:
        line_bot_api.reply_message(
            event.reply_token,
            TextSendMessage(text='失敗了')
        )

　　先用一個if '草泥馬訓練紀錄' in event.message.text:讓 LINE 聊天機器人知道我們這一次發送訊息到底是想要請他幫忙作紀錄，還是純聊天，而不是每一次發送訊息給他的時候，都要他去試著把訊息整理成資料。不然我們原本風趣幽默的 LINE 聊天機器人就會消失了。

圖二、不僅幽默風趣，還會幫我們整理資料的 LINE 聊天機器人

　　今天的實作出來了一個 LINE 儲存資料小幫手，利用在 LINE 上面發送訊息，就能夠幫我們在資料庫的表單中存入一筆一筆的資料。相關的程式碼我有放在 Github 上，大家若有興趣可以過去參考看看。一樣的，今天的內容若有不清楚的地方，歡迎直接在下面留言，我會盡可能地回覆大家的。謝謝大家！

參考資料

➀ Psycopg2 使用教學
➁ PostgreSQL 使用教學

註：對於此系列文有興趣的讀者，歡迎參考由此系列文擴編成書的 LINE Bot by Python，以及最新的系列文《賴田捕手：追加篇》
第 31 天 初始化 LINE BOT on Heroku
第 32 天 快速回覆 QuickReply 介紹
第 33 天 妥善運用 Heroku APP 暫存空間
第 34 天 妥善運用 LINE Notify 免費推播
第 35 天 製造 Deploy to Heroku 按鈕